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• 高性能计算或者说，并行计算，是为了突破单机的资源限制，让更多的机器共同完成一项任务。而云计算，一般来说是通过虚拟化技术，让资源过剩的单台物理机独立、隔离地完成多个任务，他们出发点就不一样，甚至可以说是完全相反的。但是云计算现在范畴也很广，所以也会有一些开始重叠的地方，比如说云化的服务器可以再组成集群，就又有点像并行计算了，不过云化服务器的集群一般来说都是用来提供网络服务而不是计算服务。云计算当中比较重要的进步是提供了存储和网络的虚拟化，从而使云服务器真正与一个性能适中的物理服务器等效，从而实现了资源的按需分配、高利用率以及高可用性。它提供的是一个从底层来看非常松散的结构，从而可以让各种各样的任务自由组合、互不干扰；它跟并行计算的高度组织化的结构是相反的。
  赵风翎2019-12-22 00:54:19
• 第一、IBM与全球第一大FPGA厂商Xilinx合作，主攻大数据和云计算方向，这引起Intel的巨大担忧。Intel已经在移动处理器落后，大数据和云计算领域不能再落后。第二、FPGA在云计算、大数据领域将深入应用。Intel此次与Altera合作，将开放Intel处理器的内部接口，形成CPU+FPGA的组合模式。其中FPGA用于整形计算，cpu进行浮点计算和调度，此组合的拥有更高的单位功耗性能和更低的时延。第三、IC设计和流片成本。随着半导体制程指数增长，FPGA在物联网领域将替代高价值、批量相对较小、多通道计算的专用设备替代ASIC。同时，FPGA开发周期比ASIC短50%，可以用来快速抢占市场。
  米天增2019-12-22 00:21:55
• 侧重点不一样，gpu的虚拟化更偏向于需要一定3d性能的场景，比如桌面虚拟化，很多银行保险类公司都有这种虚拟化，每个人有一台电脑用于接入虚拟云桌面，而所有的数据都在虚拟机里面，好处就是防止数据泄露，这种应用场景就需要一定的3d性能，两家常见的厂商，ctrix和vmware，前者有一套自己的东西，不需要借助于gpu，后者则是有一套和英伟达合作基于硬件的gpu虚拟化，而cpu的虚拟化，更侧重于计算，目前最常见的各种云服务器，都是属于这种。云计算是一个近些年被炒作的概念，很多公司对外宣传自己使用了云计算，其实仅仅是用了最低级的iaas，infrastructureasaservice，就是虚拟机而已。
  连伟祥2019-12-22 00:10:43
• 偶尔用Ai深度学习训练，自己要会搭环境的用aws阿里云都没问题，如果经常用，我强烈推荐“极算深度学习平台”号称全球最便宜的GPU云服务，还免费搭环境，带宽和存储不收费。
  黄盛松2019-12-22 00:01:13